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Enregistrement W2797606311 · doi:10.1371/journal.pone.0195185

Impact of depression and recreational drug use on emergency department encounters and hospital admissions among people living with HIV in Ontario: A secondary analysis using the OHTN cohort study

2018· article· en· W2797606311 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Choi, Eleanor Boyle, John Cairney, Paul Grootendorst, Sandra Gardner, Evan Collins, Claire Kendall, Sean B. Rourke

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkOttawa HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of OttawaBaycrest HospitalOntario HIV Treatment NetworkBruyèreCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoPublic Health OntarioMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario HIV Treatment NetworkUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineRecreational drug useDepression (economics)Emergency departmentMental healthRecreationHazard ratioPsychiatryCohort studyProspective cohort studyRecreational DrugCohortEmergency medicineDrugInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Nearly half of HIV-positive patients experience mental health and substance use problems, but many do not receive adequate or ongoing mental health or addiction care. This lack of ongoing care can result in the use of costly acute care services. Prospective evaluations of the relationship between psychiatric and substance use disorders and acute care services use are lacking, and this information is needed to understand unmet needs and improve access to appropriate services. METHODS: We conducted a secondary data analysis from a multicenter, longitudinal, prospective cohort study (n = 3,482 adults) between October 1, 2007 and March 31, 2013. We used explanatory extended Cox proportional hazard regression models to examine the impact of current depression and recreational drug use on acute care services use, and to explore whether current depression and recreational drug use were associated with potentially avoidable acute care services use. RESULTS: Over our 5.5 year study period, HIV-positive participants with current depression-only (aHR [95% CI]:1.2[1.1-1.4]), recreational drug use-only (1.3[1.1-1.6]), or co-occurring depression and recreational drug use (1.4[1.2-1.7]) were associated with elevated hazard of emergency department (ED) encounters compared to participants without these conditions. Over half of ED encounters were potentially avoidable. Participants with current depression-only (1.3[1.1-1.5];1.3[1.03-1.6]), recreational drug use-only (1.3[1.04-1.6];1.5[1.1-1.9]), or co-occurring depression and recreational drug use (1.3[1.04-1.7];1.4[1.06-1.9]) were associated with elevated hazard of low-acuity or repeated ED encounters respectively. CONCLUSIONS: We found a significant increase in ED services use and potentially avoidable ED encounters (including low-acuity or repeated ED encounters), particularly among those with either current depression or recreational drug use. These findings emphasize the challenges in managing HIV and mental health/addiction co-morbidities in the current HIV care model. Future research should evaluate integrated and collaborative care programs for improving the coordination of care and effectively treat mental health and addiction problems among HIV-positive patients in Ontario.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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